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　　中國化工企業(yè)管理協(xié)會理事、數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作委員會秘書長藍(lán)照斌告訴記者，當(dāng)前，人工智能在化工行業(yè)的應(yīng)用已從初步探索逐步走向規(guī)模化落地。在研發(fā)領(lǐng)域，AI技術(shù)通過分子模擬和高通量計算，顯著縮短了新材料的研發(fā)周期；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，智能優(yōu)化控制系統(tǒng)(如APC)和數(shù)字孿生技術(shù)逐步普及，有效提升了生產(chǎn)效率和能源利用率；在安全環(huán)保方面，AI驅(qū)動的智能監(jiān)控和風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)已成為行業(yè)標(biāo)配，大幅降低了事故發(fā)生率。然而，行業(yè)整體仍面臨數(shù)據(jù)孤島、算力不足、復(fù)合型人才短缺等挑戰(zhàn)，亟須通過政策引導(dǎo)和技術(shù)協(xié)同實(shí)現(xiàn)突破。

　　工信部賽迪研究院研究員馮相昭表示，化工領(lǐng)域“人工智能+”推進(jìn)相對緩慢，其原因首先是行業(yè)特殊性帶來的技術(shù)適配難。一是化工行業(yè)對工藝控制的穩(wěn)定性和安全性要求極高，傳統(tǒng)AI模型難以滿足復(fù)雜化學(xué)反應(yīng)過程的精準(zhǔn)預(yù)測需求。二是數(shù)據(jù)異構(gòu)性強(qiáng)，化工企業(yè)的DCS(分布式控制系統(tǒng))、MES(制造執(zhí)行系統(tǒng))等不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在。三是機(jī)理模型與數(shù)據(jù)模型之間的沖突尚未形成優(yōu)化解決方案。其次，行業(yè)在組織與認(rèn)知層面也存在一些障礙，主要表現(xiàn)在決策層風(fēng)險偏好保守，復(fù)合型人才短缺。第三是基礎(chǔ)設(shè)施供給不足與安全環(huán)保約束。在基礎(chǔ)設(shè)施供給方面，化工企業(yè)或園區(qū)普遍存在邊緣計算能力薄弱的問題。此外，安全合規(guī)壓力大也是一大掣肘。

　　對此，專家給出了化工行業(yè)與“人工智能+”深度適配路徑。

　　馮相昭認(rèn)為，一要加快構(gòu)建多元適配技術(shù)體系。包括實(shí)現(xiàn)機(jī)理驅(qū)動與數(shù)據(jù)驅(qū)動融合、分級部署AI應(yīng)用和建構(gòu)安全可信AI框架。二是探索實(shí)施“三步走”戰(zhàn)略。如示范引領(lǐng)階段，實(shí)施“小步快跑”策略，分階段推進(jìn)，如首期聚焦供應(yīng)鏈協(xié)同和數(shù)據(jù)平臺。在系統(tǒng)集成階段，整合ERP/MES/SCADA等系統(tǒng)，構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)有機(jī)貫通，開發(fā)行業(yè)APP。在生態(tài)構(gòu)建階段，聯(lián)合高校院所攻關(guān)行業(yè)關(guān)鍵技術(shù)，建立“AI+化工”創(chuàng)新中心，制定化工行業(yè)AI應(yīng)用成熟度評估標(biāo)準(zhǔn)等，逐步實(shí)現(xiàn)從自動化到智能化再到智慧化的跨越式發(fā)展，真正讓化工企業(yè)感受到AI帶來的高效率、加速度。

　　藍(lán)照斌說，結(jié)合《意見》指引與化工行業(yè)痛點(diǎn)，建議重點(diǎn)聚焦“AI+研發(fā)”“AI+生產(chǎn)”“AI+安全環(huán)保”“AI+供應(yīng)鏈”“AI+服務(wù)”五大應(yīng)用場景。同時建立四位一體的支撐體系，實(shí)現(xiàn)技術(shù)筑基、人才保障、生態(tài)協(xié)同和制度護(hù)航，形成政府引導(dǎo)、企業(yè)主導(dǎo)、科研支撐和平臺服務(wù)的行業(yè)AI發(fā)展新格局。

　　河南心連心集團(tuán)有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，為加快智能化轉(zhuǎn)型，公司將從以下方面發(fā)力。一是將“人工智能+制造”應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過程。把人工智能與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合，通過使用大數(shù)據(jù)智能、混合增強(qiáng)智能、群體智能、自主智能等新一代人工智能技術(shù)，推進(jìn)工業(yè)全要素智能化發(fā)展。二是通過人工智能來保障安全生產(chǎn)，應(yīng)用例如“環(huán)境風(fēng)險識別”“機(jī)器人巡檢”“數(shù)字孿生工廠”等智能場景，加快實(shí)現(xiàn)從“被動響應(yīng)”到“主動預(yù)警”。